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INFOTEC CENTRO DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y
COMUNICACIÓN
“Modulo Sensor de Energía basado en Internet de las Cosas (MSE-IoT)”
IMPLEMENTACIÓN DE UN PROYECTO LABORAL Que para obtener el grado de MAESTRO EN SISTEMAS EMBEBIDOS
Presenta:
Enrique de la Rosa González
Asesor:
Dr. Jesús Antonio Sosa Herrera
Ciudad de México, Noviembre de 2018.
Agradecimientos
Tabla de contenido
Resumen ....................................................................................................................... 1
Introducción .................................................................................................................. 2
Antecedentes ....................................................................................................................... 3
Planteamiento y delimitación del problema .......................................................................... 3
Objetivo general ................................................................................................................... 3
Objetivos Particulares ........................................................................................................... 4
Hipótesis General ................................................................................................................. 4
Capítulo 1: Fundamentos Teoricos ................................................................................. 5
1.1 Corriente Alterna ...................................................................................................... 5
1.2 Transformadores de Corriente .................................................................................. 7
1.3 Internet de las Cosas ................................................................................................. 9 1.3.1. Componentes de una IoT.......................................................................................................... 10 1.3.2. Conexión Local Maquina a Maquina (M2M) ............................................................................ 11
1.4. Computación en la nube (Cloud Computing) ............................................................ 12 1.4.1. Software como servicio (SaaS).................................................................................................. 12 1.4.2. Infraestructura como servicio (IaaS) ......................................................................................... 12 1.4.3. Plataforma como servicio (PaaS) .............................................................................................. 13
1.5. Protocolos de Comunicación IoT ............................................................................. 14 1.5.1. HTTP/HTTPS .............................................................................................................................. 14 1.5.2. WebSocket ................................................................................................................................ 15 1.5.3. CoAP ......................................................................................................................................... 15 1.5.4. AMQP........................................................................................................................................ 16 1.5.5. MQTT ........................................................................................................................................ 17
1.6. IBM Bluemix ........................................................................................................... 18
1.7. Watson IoT de Bluemix ........................................................................................... 20 1.7.1. Comunicación entre dispositivos IoT, Plataforma IBM IoT y Aplicación. .................................. 20 1.7.2. Visualización de Datos en IBM Watson IoT de Bluemix............................................................ 21
1.8. Node-RED ............................................................................................................... 22
1.9. Cloudant NO-SQL Database ..................................................................................... 24
Capítulo 2: Modulo Sensor de Energía basado en Internet de las Cosas (MSE-IoT). ........ 26
2.1 NodeMCU .............................................................................................................. 27 2.1.1. ESP-12 ....................................................................................................................................... 28
2.2. Sensor de Corriente SCT-013-030 ............................................................................ 29 2.2.1. Esquema de Montaje Sensor de Corriente ............................................................................... 30
2.3. Sensor de Voltaje ................................................................................................... 31
2.4. Convertidor Analógico Digital ADS1115 ................................................................... 31
2.5. Diseño de Software ................................................................................................ 32
Capítulo 3: Pruebas ..................................................................................................... 40
3.1. Medición de Corriente ............................................................................................ 41
3.2. Medición de Voltaje ............................................................................................... 41
3.3. Selección del proveedor de la nube ......................................................................... 42 3.3.1. IBM Bluemix (IBM Cloud).......................................................................................................... 42
3.4. Crear la cuenta en Bluemix ..................................................................................... 43
3.5. Internet de las cosas de IBM Bluemix ...................................................................... 43
3.6. Creando una aplicación ........................................................................................... 44
3.7. Registro del dispositivo ........................................................................................... 46
Capítulo 4: Resultados ................................................................................................. 48
Conclusiones ............................................................................................................... 53
Bibliografía ................................................................................................................. 54
Anexos ........................................................................................................................ 56
Anexo I Diagramas Eléctricos ........................................................................................... 56
Anexo II PCB’s (circuitos impresos) ............................................................................... 58
Anexo III Diagramas NodeMCU ..................................................................................... 59
Índice de figuras
Figura 1 Triangulo de la Potencia ................................................................................................. 6
Figura 2 Transformador de Corriente [3] ........................................................................................... 7
Figura 3 Conexión interna Transformador de Corriente .................................................................... 8
Figura 4 Protocolo HTTP/HTTPS ....................................................................................................... 14
Figura 5 Protocolo WebbSocket ...................................................................................................... 15
Figura 6 Protocolo CoAP ................................................................................................................... 16
Figura 7 Protocolo AMQP ................................................................................................................. 16
Figura 8 Protocolo MQTT ................................................................................................................. 17
Figura 9 Esquema conexión IBM Bluemix [10] ................................................................................. 18
Figura 10 Comunicación Dispositivo IoT a IBM Bluemix ................................................................. 20
Figura 11 Node-RED [13] .................................................................................................................. 22
Figura 12 Node-RED, JSON [14] ........................................................................................................ 23
Figura 13 Nodos básicos de Node-RED ........................................................................................... 23
Figura 14 Esquema MSE-IoT ............................................................................................................. 26
Figura 15 Node-MCU [25] ................................................................................................................ 27
Figura 16 Diagrama a bloques del ESP8266 [17] .............................................................................. 28
Figura 17 Sensor SCT-013-030 [18] .................................................................................................. 29
Figura 18 Sensor FZ0430 [19] ........................................................................................................... 31
Figura 19 Circuito Eléctrico Sensor FZ0430 ...................................................................................... 31
Figura 20 Diagrama a Bloques MSE-IoT ........................................................................................... 33
Figura 21 Diagrama Funcional .......................................................................................................... 35
Figura 22 Función para obtener Irms .............................................................................................. 36
Figura 23 Código función Irms .......................................................................................................... 37
Figura 24 Parámetros Conexión a IBM Bluemix .............................................................................. 37
Figura 25 Formación Payload .......................................................................................................... 38
Figura 26 Diagrama Funcional IBM Bluemix [21] ............................................................................ 38
Figura 27 Conexión del sensor de corriente a la toma principal ..................................................... 40
Figura 28 Prototipo MSE-IoT ........................................................................................................... 40
Figura 29 Conexión para medición de corriente ............................................................................. 41
Figura 30 Conexión para medición de voltaje ................................................................................. 42
Figura 31 Cuenta Cloudant NoSQL .................................................................................................. 44
Figura 32 Aplicación MSE-IoT .......................................................................................................... 45
Figura 33 Aplicación en Node-RED .................................................................................................. 45
Figura 34 Conexión del Dispositivo ................................................................................................. 46
Figura 35 Datos en Pantalla ............................................................................................................. 48
Figura 36 Visualización de Datos en IBM Bluemix ........................................................................... 49
Figura 37 Registro de en Base de Datos .......................................................................................... 49
Figura 38 Formato de Información en JSON ................................................................................... 50
Figura 39 Información en plataforma Emoncms ............................................................................. 51
Figura 40 Consumo Energético ........................................................................................................ 51
Figura 41 Envió de alertas a correo electrónico .............................................................................. 52
Figura 42 Envió de alertas a Twitter ................................................................................................ 52
Figura 43 Diagrama Eléctrico modulo Procesador y Display ........................................................... 56
Figura 44 Diagrama eléctrico módulo de potencia ......................................................................... 56
Figura 45 Modulo de Procesador y Display ..................................................................................... 57
Figura 46 PCB modulo Procesador y display ................................................................................... 58
Figura 47 PCB Modulo de Potencia ................................................................................................. 58
Figura 48 Diagrama a bloques NodeMCU [22] ................................................................................. 59
Figura 49 Asignación de pines Node-MCU [23] .............................................................................. 59
1
Resumen
En este trabajo se presenta el diseño e implementación de un medidor de energía
eléctrica haciendo uso del microcontrolador ESP8266, Internet de las cosas, así
como de servicios en la nube.
Internet de las cosas (IoT) es un campo emergente y los dispositivos basados
en IoT han creado una revolución en la electrónica y la informática. La intención
principal del medidor de energía propuesto es monitorear el consumo de energía
eléctrica enviar la información a una plataforma en la nube, el sistema de monitoreo
de energía calcula la potencia consumida por los dispositivos eléctricos y lo muestra
a través de la plataforma IBM Watson IoT.
La ventaja de este dispositivo es que un usuario puede entender la energía
consumida por los aparatos eléctricos y puede tomar medidas adicionales para
controlarlos y, por lo tanto, ayudar en la conservación de energía. Adicionalmente,
los usuarios pueden controlar el consumo de energía, así como la factura sobre una
base diaria.
2
Introducción
La conservación de la energía es una de las necesidades más importantes de hoy
en día. El concepto de dispositivos eficientes en energía ha surgido en diversos
ámbitos tales como iluminación, aire acondicionado y así sucesivamente. El
monitoreo de energía es una herramienta importante para determinar la eficiencia
energética de varios dispositivos. El presente trabajo implementa un sistema de
monitoreo de energía eléctrica que muestra la potencia consumida por dispositivos
individuales o múltiples. Esto puede ayudar al usuario a detectar cualquier error en
la factura de electricidad.
Un sistema inteligente de monitoreo de energía puede ayudar al usuario a
analizar los datos de consumo de energía a nivel de dispositivo y administrarlo en
lugar de suponer que se trata de un gasto mensual fijo. Además, ayuda al usuario
a reemplazar los aparatos regulares por otros eficientes. Es importante destacar
que el sistema de monitoreo puede alertar al usuario sobre el exceso de consumo
inesperado causado por mal funcionamiento del equipo, falta de mantenimiento
adecuado y similares. Además, el manejo adecuado de la energía puede hacer
posible un mejor presupuesto.
Internet de las cosas (IoT) ha abierto una plétora de aplicaciones en
numerosos campos como los sistemas médicos y de salud, la domótica inteligente
y el monitoreo ambiental. Se espera que el IoT genere una gran cantidad de
cambios en el campo de la computación ubicua. Un sistema de gestión de energía
basado en IoT puede contribuir mucho en la conservación de la energía.
La facturación de consumo eléctrico en generada mensual o bimestralmente,
con ello el usuario tiene la opción de analizar los detalles de consumo generados
en este periodo. El medidor de energía instalado en los edificios residenciales
muestra la energía consumida por el hogar. Muy a menudo, los dispositivos que
funcionan en modo de espera consumen una cantidad significativa de energía sobre
la cual el cliente final no es consciente. Por lo tanto, existe una fuerte necesidad de
un nuevo sistema de monitoreo de energía que puede mostrar el consumo de
energía de diferentes dispositivos en modo normal así como en modo de espera y
3
también alertar al usuario sobre el aumento inesperado en el consumo de energía
sobre una base diaria.
Antecedentes
El monitoreo y la conservación de la energía tiene una importancia primordial en el
mundo actual debido al desequilibrio entre la generación de energía y la demanda.
En la actualidad la mayoría de la energía generada que es principalmente aportada
por los combustibles fósiles, puede llegar a agotarse en los próximos 20 años.
Actualmente, hay sistemas de monitoreo de energía electrónicos muy
precisos disponibles en el mercado. La mayoría de estos monitores de la energía
consumida en un hogar doméstico, en caso de aplicaciones residenciales. Muchas
veces, los consumidores están insatisfechos con la factura de energía, ya que no
muestra la potencia consumida a nivel de dispositivo.
Planteamiento y delimitación del problema
Actualmente no se cuenta con dispositivos de bajo costo enfocados al uso
doméstico que permitan hacer medición, almacenamiento y reporte de la
información de consumo de energía eléctrica.
Medición de corriente y voltaje eléctrico para la determinación de consumo
de energía eléctrica,
Objetivo general
El presente trabajo tiene como fin el diseño y construcción de un módulo que hace
uso de la tecnología de internet de las cosas y servicios en la nube para el monitoreo
de consumo de energía eléctrica de una residencia.
4
Objetivos Particulares
Detección y registro de uso potencia eléctrica mediante el registro del voltaje y
corriente eléctrica.
Visualización datos de Corriente, Voltaje y Potencia Eléctrica en Display
Conexión a plataforma de Internet de la Cosas
Registro en Base de datos de mediciones para futuros análisis
Visualización grafica de corriente, voltaje y potencia eléctrica así como en
aplicación en la Nube.
Envió de alertas de bajo o alto consumo a correo electrónico, Twitter.
Hipótesis General
Inferencias por parte del usuario a partir de los datos visuales mostrados y así como
de alertas.
Detectar el con funcionamiento de un aparato eléctrico con comportamiento
cíclico de carga.
Detectar patrones de comportamiento del consumo energético, cuando se
encuentran personas en casa, así como el comportamiento los fines de semana.
Hacer uso de plataforma cloud e IoT que no presenten un costo para el
usuario.
Capítulo 1
Fundamentos Teoricos
5
Capítulo 1: Fundamentos Teoricos
Un medidor de potencia que mide la potencia real y otros parámetros necesita
adquirir datos de voltaje y corriente. Por lo tanto, se requieren sensores de voltaje y
corriente.
El diseño implica definiciones de los parámetros que debe calcular el
software, a saber, voltaje RMS (VRMS), corriente RMS (IRMS), potencia real (P),
potencia aparente (S), factor de potencia (PF).
1.1 Corriente Alterna
Voltaje y Corriente RMS (Root-Mean-Square): El voltaje RMS es la representación
del valor efectivo de un voltaje de CA (corriente alterna). Tal valor se define como la
magnitud equivalente a la tensión de CC que se aplica a la misma carga y que
produce la misma potencia. Se puede definir como (1):
𝑉𝑅𝑀𝑆 = √∑ 𝑉𝑝𝑉𝑇𝑗
2𝑁𝑗=1
𝑁 (1)
𝐼𝑅𝑀𝑆 = √∑ 𝐼𝑝𝐶𝑇𝑗
2𝑁𝑗=1
𝑁 (2)
Donde VpTj es la j-ésima tensión instantánea y N es el número de muestras.
La corriente media cuadrática (IRMS) definida en (2) usa el mismo concepto
que en VRMS.
Potencia Real: hay tres tipos de energía en la electricidad de CA: potencia
real / activa, potencia reactiva y potencia aparente. La potencia reactiva no genera
trabajo y no se mide en este diseño de medidor de potencia. Por otro lado, la
potencia real genera trabajo y es esencial para calcular el consumo de energía.
6
Se define como (3) siempre que las funciones de tensión instantánea
(VpVT(t)) y de corriente (IpCT(t)) con respecto al tiempo (t) sean señales continuas.
Sin embargo, la tensión y la corriente instantáneas en el medidor de potencia digital
se muestrean, por lo tanto, valores discretos. Por lo tanto, la potencia real
aproximada se puede definir como (4), donde VpVTj es la j-ésima muestra de
voltaje, IpCTj es la j-ésima muestra de corriente, y N es el número total de muestras
[1].
𝑃 =1
𝑇∫ (𝑉𝑝𝑉𝑇(𝑡) × 𝐼𝑝𝐶𝑇(𝑡)) 𝑑𝑡𝜏+𝑇
𝜏 (3)
𝑃 =1
𝑁∑ (𝑉𝑝𝑉𝑇𝑗 × 𝐼𝑝𝐶𝑇𝑗)𝑁𝑗=1 (4)
Potencia aparente: la potencia aparente es la suma vectorial, cuando se
representa en el triángulo de potencia como en la figura 1, de las potencias real y
reactiva. Se puede definir por (5), donde S denota la potencia aparente.
𝑆 = 𝑉𝑅𝑀𝑆 ∙ 𝐼𝑅𝑀𝑆 (5)
Factor de potencia: el factor de potencia se define como el coseno del ángulo
entre las potencias real y aparente, cuando las potencias real P, Q reactiva y S
aparente se ilustran como vectores como en la figura 1. 'es el ángulo entre la
potencia real y aparente.
Figura 1 Triangulo de la Potencia
Fuente: T. T. P. I. Nattachart Tamkittikhun, «AC Power Meter Design for Home Electrical Appliances
𝑃𝐹 =𝑃
𝑆
7
1.2 Transformadores de Corriente
Los transformadores de corriente (TC) son sensores que miden la corriente alterna
(CA). Son particularmente útiles para medir el consumo o generación de
electricidad.
El tipo de núcleo dividido, el CT puede acoplarse al cable vivo o neutro de la
toma principal sin la necesidad de realizar ningún trabajo eléctrico de alto voltaje [2].
Como cualquier otro transformador, un transformador de corriente tiene un
devanado primario, un núcleo magnético y un devanado secundario, la figura 2
muestra construcción básica y diagrama de un transformador/sensor de corriente
del tipo no invasivo.
Figura 2 Transformador de Corriente [3]
Fuente: http://www.naylampmechatronics.com/img/cms/Blog/Tutorial%20SCT-
013/sensores%20CT.jpg
La corriente en el devanado secundario es proporcional a la corriente que
fluye en el devanado primario:
Isecundario = TCRangoVueltas × Iprimario
TCRangoVueltas = Vueltasprimario / Vueltassecundario
8
Se puede emplear esto para construir un sensor de corriente no invasivo. En
un sensor de corriente el núcleo ferromagnético puede estar dividido de forma que
pueda abrirse y arrollar un conductor.
La relación de transformación de corriente depende de la relación entre el
número de espiras (7).
(7)
A diferencia de los transformadores de tensión, en un transformador de
corriente el circuito secundario nunca debería estar abierto, porque las corrientes
inducidas podrían llegar a dañar el componente. Por ese motivo, sensores de
corriente disponen de protecciones (resistencia burden en los sensores de salida
por tensión, o diodos de protección en los sensores de salida por corriente,
diagrama de conexión interna en la figura 3).
Figura 3 Conexión interna Transformador de Corriente
Fuente: https://www.luisllamas.es/arduino-sensor-corriente-sct-013/
Tanto los transformadores de tensión como los de corriente inducen el voltaje
o la corriente en el primario al secundario. El voltaje o la corriente en el primario (Vp
/ Ip) suelen ser más altos que en el secundario (Vs / Is). Sin embargo, lo opuesto
también existe. El voltaje y la corriente tienen una relación con los giros primarios
(Np) y secundarios (Ns). Algunos transformadores de corriente también vienen con
una resistencia de carga en el secundario como una pequeña carga ficticia para
9
producir voltaje en ambos extremos del TC secundario. Las señales en el
secundario de estos transformadores son tan pequeñas que son apropiadas para la
entrada de un módulo de procesamiento.
1.3 Internet de las Cosas
El Internet de las Cosas es un concepto que hace referencia a la interconexión de
objetos cotidianos en una red, “los objetos adquieren una identidad propia,
detectando el entorno en el que se encuentran e intercambiando información”.
Dispositivos y personas están conectados y pueden comunicarse entre sí en lo que
se ha denominado un entorno ubicuo [4].
Puede definirse como una infraestructura de red global dinámica con
capacidades auto configurables basadas en estándares y protocolos de
comunicación donde los “objetos” físicos y virtuales llevan asociados una identidad
así como atributos físicos y personalidades virtuales que se integran perfectamente
en la red de información.
IoT nace como una evolución de la tecnología actual de Internet y la rápida
masificación de dispositivos inteligentes. A diferencia de otros procesos
tecnológicos, este no es consecuencia de una teoría científica sino más bien de una
sinergia entre conceptos de carácter comercial, experimental y técnico, siendo su
principal impulsor el desarrollo de las etiquetas RFID. IoT es la forma de describir
dos esquemas estrechamente relacionados. Uno es la “Internet de la información
de productos” el cual se centra en el fácil acceso a través de la web de información
útil sobre un producto (fecha de fabricación, caducidad, detalles técnicos de
fabricación, distribución al consumidor, etc.) en este caso los objetos se comportan
como una fuente de información cuyo contenido no depende de ellos de forma
directa pues los datos son manipulados y permanecen en la web. El otro esquema
es el “Internet de los sensores y actuadores” en el cual se busca tener no sólo la
posibilidad de conocer información de un entorno, sino la capacidad de interactuar
con él ya sea de forma local o remota mediante el uso de redes; en este caso la
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información proviene de las cosas propiamente dichas y se hace uso de diversos
recursos tecnológicos a fin de logar la comunicación e interacción [5].
De forma general se podría hablar entonces de Internet de las cosas como
la “Internet de información de objetos” sean estos artículos de consumo o redes de
sensores-actuadores como los que se encuentran en los ambientes domóticos
actuales. La gran mayoría de las conexiones a Internet se establecen entre los
dispositivos utilizados directamente por los seres humanos, tales como
computadoras y teléfonos móviles, la interacción principal es entre personas. La
tendencia actual es que también los objetos se puedan conectar a la red. Las cosas,
comprendidas estas como elementos cotidianos a los cuales se les ha añadido
algún grado de inteligencia, tienen cada vez mayor capacidad para intercambiar
información por sí mismas y entre ellas. Se estima que en algún momento la
cantidad de “cosas” conectadas a Internet será mucho más grande que el número
de “personas” y los seres humanos nos convertiremos en la minoría de los
generadores y receptores de tráfico.
1.3.1. Componentes de una IoT
El esquema general del internet de las cosas consiste en un conjunto que posee los
siguientes componentes:
Cosas: Son los distintos objetos que poseen alguna inteligencia, estos se
deben considerar como los emisores-receptores de la información. Según sea su
nivel de inteligencia pueden comportarse como “productos” o como sistemas de
“sensores-actuadores”. Idealmente todas las cosas deben poseer una etiqueta que
les identifique de forma única.
Identificadores: Son las entradas a la información contenida en una cosa,
estas pueden ser soportes pasivos, como códigos QR o códigos de barras, o poseer
capacidad de conexión como las etiquetas RFID, también podrían considerarse
como etiquetas otras formas de identificación de dispositivos como solicitudes o ID
de conexión a través de una red de dispositivos, en estos casos la identificación se
da por la ubicación (proximidad) entre los objetos.
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Zona de interfaz física: Corresponde a la ubicación física real de los
dispositivos (cosas) que poseen algún grado de inteligencia e interacción con el
entorno y son capaces de comunicarse a través de una red, dicha zona de interfaz
física cumple con las condiciones generales de un sistema ubicuo.
Red de cosas: Los distintos objetos “inteligentes” pueden comunicarse al
exterior o entre ellos a través de una red. Dada la gran cantidad de tecnologías de
comunicación existentes, que en muchos casos son incompatibles entre sí, una red
de cosas debe garantizar ante todo la posibilidad de conectar una cosa con otra a
través de una pasarela adecuada.
Pasarelas: Son los dispositivos encargados de conectar la red de cosas con
Internet. Como en el caso de las pasarelas Web, el hardware también podría
ejecutar tareas de seguimiento y control e incluso comportarse como servidor local
a fin de efectuar una gestión de la información.
Internet: Se convierte en el medio a través del cual se establece interacción
remota entre cosas así como el ente que almacena y gestiona la información. IoT
puede hacer uso, o poseer recursos paralelos a los de la Internet de las personas:
Servidores Web, DNS, protocolos específicos para la localización y la comunicación,
etc. En este aspecto el desarrollo apenas se encuentra en una fase experimental y
la estandarización de conceptos y métodos se encuentra incompleta o aun sin
establecer.
1.3.2. Conexión Local Maquina a Maquina (M2M)
Una de las críticas válidas que se hace a los esquemas del internet de las cosas es
que requieren del uso de una gran cantidad de componentes a fin de lograr una
interacción tanto local como remota; sin embargo en muchos casos la interactividad
entre cosas se da únicamente en entornos locales en los cuales los objetos se
encuentran muy cerca entre sí y la información que se comparte entre ellos sólo
tiene importancia y validez en breves intercambios que se suceden entre estos. Es
por esta razón que el establecimiento de las interacciones del tipo M2M locales
revisten una gran importancia al momento de efectuar el diseño de una red de
12
objetos, así mismo representan un desafío ya que la gran mayoría de dispositivos
que se encuentran actualmente en el mercado (PDA, Tablet, PC portátil, entre otros)
aun cuando incluyen diversos sistemas de comunicación (infrarrojos, Bluethoot, Wi-
fi, entre otros) que no permiten de una forma fácil el intercambio entre métodos de
comunicación para una misma interacción.
1.4. Computación en la nube (Cloud Computing)
El término nube, junto con la descripción de una tecnología, también se utiliza para
describir una forma de modelar las ofertas de negocios. La computación en nube es
una entrega de la informática como un servicio, donde se comparte un conjunto de
recursos físicos y / o virtuales, en lugar de implementar un hardware y software local
o personal (Marechaux, 2015) [7]. Hay tres niveles de servicio de cloud computing
(Amazon, n.d.-a):
1.4.1. Software como servicio (SaaS)
Es una oferta de computación en la nube que ofrece a los usuarios acceso al
software basado en la nube de un proveedor. Los usuarios no instalan aplicaciones
en sus dispositivos locales. En su lugar, las aplicaciones residen en una red de nube
remota a la que se accede a través de la Web o una API. A través de la aplicación,
los usuarios pueden almacenar y analizar datos y colaborar en proyectos.
1.4.2. Infraestructura como servicio (IaaS)
El modelo IaaS (Infraestructura como servicio) proporciona componentes de
infraestructura a los clientes.
Los componentes pueden incluir máquinas virtuales, almacenamiento, redes,
cortafuegos, equilibradores de carga, etc. Con IaaS, los clientes tienen acceso
directo al software de nivel más bajo de la pila, es decir, al sistema operativo en
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máquinas virtuales o al panel de administración de un firewall o balanceador de
carga.
La infraestructura como servicio ayuda a las empresas a trasladar su
infraestructura física a la nube con un nivel de control similar al que tendrían en un
centro de datos tradicional en las instalaciones. IaaS proporciona el parecido más
cercano al centro de datos interno en comparación con otros tipos de servicios.
Los componentes centrales de la infraestructura del centro de datos son
almacenamiento, servidores (unidades de computación), la red misma y
herramientas de administración para el mantenimiento y la supervisión de la
infraestructura. Cada uno de estos componentes ha creado un nicho de mercado
separado.
1.4.3. Plataforma como servicio (PaaS)
PaaS (Plataforma como servicio) es un modelo de servicio en la nube que ofrece a
los clientes una plataforma de aplicaciones configurable que incluye una pila de
software preinstalada. PaaS se puede ver como otra capa de abstracción sobre el
hardware, el sistema operativo y la pila de virtualización.
El modelo PaaS aporta un valor significativo a las empresas porque reduce
la complejidad de la infraestructura y el mantenimiento de las aplicaciones y permite
concentrarse en el software central.
Características del servicio PaaS:
Escalabilidad y autoaprovisionamiento de la infraestructura subyacente
Seguridad y redundancia
Herramientas de compilación e implementación para una rápida
administración e implementación de aplicaciones
Integración con otros componentes de infraestructura, como servicios web,
bases de datos y LDAP
Multi-tenancy, servicio de plataforma que puede ser utilizado por muchos
usuarios concurrentes
Registro, informes e instrumentación de código
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1.5. Protocolos de Comunicación IoT
Para la comunicación en Internet y otras redes informáticas, se utiliza el stack de
protocolos de Internet (IP) que consta de cuatro capas: capa de aplicación,
transporte, IP y enlace. TCP (Transmission Control Protocol), un protocolo de capa
de transporte, proporciona comunicación de extremo a extremo con entrega fiable,
sin errores y en secuencia de paquetes IP. TCP utiliza una negociación de tres vías
para garantizar una conexión fiable entre los extremos. UDP (User Datagram
Protocol) es menos confiable, y la entrega y la duplicación no están garantizadas.
REST (Representational State Transfer), un estilo de arquitectura, se utiliza para
diseñar aplicaciones en red (Elkstein, 2008) [8].
1.5.1. HTTP/HTTPS
HTTP, IETF estándar (HTTP / 1.1 en RFC 2616), es un protocolo de capa de
aplicación que opera a través del protocolo TCP (o similar) y se utiliza para transmitir
datos en la Web. Transport Layer Security (TLS) y su predecesor Secure Sockets
Layer (SSL) se utilizan para el cifrado y descifrado de paquetes de datos cuando se
mueve de un punto final a otro. Esta información oculta se hace para evitar caer
como la comunicación web no segura es vulnerable a los ataques cibernéticos.
HTTPS es un protocolo HTTP seguro que utiliza el framework SSL / TLS. HTTP /
HTTPS utiliza el método de solicitud / respuesta, como se muestra en la figura 4.
Figura 4 Protocolo HTTP/HTTPS
Fuente: D. B. O. E. Olivier Hersent, The Internet of Things: Key Applications and Protocols.
15
1.5.2. WebSocket
WebSocket (Kaazing Corporation, nd) El WebSocket, diseñado como un protocolo
de capa de transporte, es un complemento de HTTP La comunicación se realiza a
través de un único socket entre cliente y servidor, mostrado en la figura 5. Otros
protocolos como MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), AMQP (Advanced
Message Queue Server Protocol), pub / sub se pueden ejecutar en la parte superior
de WebSockets para proporcionar más flexibilidad y potencia HTML5 WebSocket
es un estándar que ayuda a construir escalable en tiempo real Aplicaciones Web.
WebSocket admite enviar tanto texto como frames binarios al mismo tiempo en qué
dirección.
Figura 5 Protocolo WebbSocket
Fuente: D. B. O. E. Olivier Hersent, The Internet of Things: Key Applications and Protocols.
La conexión entre el cliente y el servidor permanece abierta cuando la
conexión se actualiza a WebSocket desde el protocolo HTTP en el handshake inicial
y, por lo tanto, no hay necesidad de enviar otra solicitud al servidor como era el caso
con HTTP.
1.5.3. CoAP
El protocolo de aplicación restringido (CoAP), un estándar de IETF (IETF, 2014), es
un protocolo de transferencia web para nodos con restricciones de recursos y redes
restringidas (por ejemplo, de baja potencia, con pérdidas) como se muestra en la
16
figura 6. Los nodos constreñidos a menudo tienen una pequeña cantidad de ROM
y RAM. Este protocolo se basa en el modelo de solicitud / respuesta y utiliza
datagramas (Sheng, et al., 2013) CoAP optimiza un subconjunto de funciones HTTP
para el entorno restringido (es decir, UDP).
Figura 6 Protocolo CoAP
Fuente: D. B. O. E. Olivier Hersent, The Internet of Things: Key Applications and Protocols.
La confiabilidad es proporcionada por CON (mensaje confirmable) y su ACK
(acuse de recibo) con el mismo ID de mensaje También tiene descubrimiento de
recursos incorporado.
1.5.4. AMQP
AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), es un protocolo abierto de
mensajería (OASIS, 2012) que es posible construir aplicaciones multiplataforma
usando diferentes intermediarios, bibliotecas y frameworks. Las características
principales son una comunicación fiable (exactamente una vez) e interoperabilidad,
fue diseñada como un reemplazo abierto para middleware de mensajería propietario
existente.
Figura 7 Protocolo AMQP
Fuente: D. B. O. E. Olivier Hersent, The Internet of Things: Key Applications and Protocols.
17
La Figura 7 muestra los principales componentes del modelo de
comunicación AMQP. El cliente publica el mensaje en Exchange (una parte del
intermediario) donde se procesa y enruta a la cola. Desde la cola, el mensaje se
envía al Cliente que se ha suscrito para ello. El módulo de encapsulamiento
encamina el mensaje entre Exchange y Queue (por defecto vincula los mapas de la
clave de enrutamiento al nombre de la cola). AMQP proporciona una secuencia de
tramas full-duplex, confiablemente ordenada.
1.5.5. MQTT
MQTT es un protocolo de capa de aplicación que funciona sobre TCP / IP en la capa
de transporte para la transferencia de mensajes. Es un protocolo adecuado para
dispositivos con recursos limitados y fue inventado por el Dr. Andy Standford-Clark
y Arlen Nipper en 1999. Es un protocolo liviano, abierto, simple y fácil de usar, lo
que lo hace ideal para la comunicación en entornos con recursos limitados, como
IoT. El objetivo de diseño de MQTT es garantizar la entrega confiable de mensajes
en entornos restringidos, como un bajo ancho de banda de red y redes no confiables
para dispositivos con recursos limitados. Y la entrega del mensaje se realiza
utilizando el protocolo de mensajería de publicación-suscripción de cliente-servidor,
mostrado en la figura 8.
Figura 8 Protocolo MQTT
Fuente: D. B. O. E. Olivier Hersent, The Internet of Things: Key Applications and Protocols.
El protocolo MQTT define dos tipos de entidades en la red: un intermediario
de mensajes y un número de clientes. El intermediario es un servidor que recibe
todos los mensajes de los clientes y los envía a clientes de destino relevantes. Un
cliente es cualquier cosa que pueda interactuar con el corredor para enviar y recibir
18
mensajes. Un cliente puede ser un sensor IoT en el campo o una aplicación en un
centro de datos que procesa datos IoT.
1.6. IBM Bluemix
IBM Bluemix es una Plataforma como servicio (PaaS) basada en la nube, que se
ejecuta en Softlayer, que es la infraestructura mundial de IBM como Servicio (IBM,
2016-b). IBM Bluemix ofrece tres métodos de implementación: Public, Dedicated
Blueprints El servicio DevOps, un método de desarrollo de software, hace hincapié
en la comunicación, la colaboración, la integración y la automatización. Con
DevOps, se puede planificar, desarrollar y probar una aplicación en línea .Es
también una posibilidad para probar si el proyecto se hace público o se almacenan
con acceso privado Bluemix proporciona incorporado en la gestión de software, y
editor en línea para desarrollar una aplicación [9]. La estructura de IBM Bluemix se
muestra en la Figura 9.
Figura 9 Esquema conexión IBM Bluemix [10]
https://www.codeguru.com/imagesvr_ce/4489/Watson2.jpg
Bluemix, está basado Cloud Foudry, tiene el soporte de múltiples lenguajes
de programación incluyendo Java, Node.js, Go, PHP, Python, Ruby Sinatra, Ruby
on Rails, Scala (extendido a través del paquete de compilación) Bluemix también
19
ofrece diferentes modelos de computación para ejecutar el código IBM Bluemix
también proporciona servicios de base de datos y base de datos de números: No
hay servicio de base de datos SQL (por ejemplo, Cloudant, MongoLab), servicio de
base de datos SQL (por ejemplo, DB2, ClearDB, Elephant SQL), servicio de base
de datos de pares de claves (por ejemplo, Redis Cloud, IBM Data Cache), base de
datos de series temporales.
En el enfoque de PaaS de Bluemix, el cliente de Bluemix gestiona las
aplicaciones y los datos, mientras que el proveedor (Bluemix) gestiona el tiempo de
ejecución, el middleware, el o / s, la virtualización, el servidor, el almacenamiento y
las redes. Como se muestra en la Figura 9, el cliente de Bluemix (es decir, cliente
de aplicaciones móviles, clientes de aplicaciones web), utiliza la interfaz basada en
navegador de Bluemix para interactuar con los servicios de Bluemix. ,
desarrolladores de aplicaciones) pueden utilizar las API REST o HTTP para
encaminar las solicitudes a la instancia de la aplicación Bluemix o al servicio
compuesto [11].
IBM Bluemix usa las siguientes terminologías:
Space: Un espacio en Bluemix es un agrupamiento lógico de todos los
recursos que usted consume en Bluemix.
Boillerplate: Boilerplate proporciona los enlaces rápidos de las aplicaciones y
el entorno de ejecución asociado, así como los servicios predefinidos para un
dominio en particular.
Service: Bluemix ofrece una gran cantidad de servicios que se pueden elegir
mientras se desarrolla una aplicación web o móvil. El servicio de la plataforma
Internet of Things se puede utilizar para administrar y controlar dispositivos IoT.
Otros servicios como Watson (para construir aplicaciones cognitivas), servicio de
base de datos, etc. se pueden combinar con los servicios de plataforma IoT para
construir aplicaciones avanzadas.
Application: IBM Bluemix proporciona un entorno de tiempo de ejecución
para crear la aplicación basada en web o móvil. Bluemix admite múltiples idiomas,
como antes, que pueden utilizarse para crear aplicaciones interactivas.
20
1.7. Watson IoT de Bluemix
IBM Watson para IoT está disponible a través de la plataforma IBM Bluemix. IBM
Bluemix permite crear aplicaciones basadas en web en diferentes lenguajes,
incluyendo PHP, java, node.js. El servicio IoT de Bluemix colecta los datos de los
dispositivos inteligentes y puede enviarlo a las aplicaciones que se unen a él. Así
mimos puede incluir las ofertas de IBM Watson IoT para Bluemix incluyen analítica,
administración de riesgos, conexión y administración de información.
Se pueden conectar los dispositivos habilitados para IoT usando el protocolo
MQTT a la plataforma Watson IoT, que también soporta la administración de
dispositivos y la visualización de datos en tiempo real.
La función de gestión de riesgo de la nube de IBM Watson IoT garantiza
proporcionar información correcta y actualizada.
1.7.1. Comunicación entre dispositivos IoT, Plataforma IBM IoT y Aplicación.
Un dispositivo IoT puede conectarse a la plataforma IoT basada en la nube de IBM
a través del protocolo MQTT.
IBM Watson IoT para Bluemix permite a sus usuarios crear aplicaciones
basadas en web o móviles.
La comunicación entre la plataforma IoT y la aplicación puede ser posible a
través del protocolo HTTP a través de socket web. La figura 10 muestra el modo de
comunicación de un dispositivo IoT hacia la plataforma en la nube. .
Figura 10 Comunicación Dispositivo IoT a IBM Bluemix
Fuente: Elaboración propia de acuerdo a datos mostrados en el esquema de IoT.
21
Lo siguiente es necesario para habilitar la comunicación entre el dispositivo
IoT y la plataforma Bluemix IoT, y entre la plataforma Bluemix IoT y la aplicación
IoT.
1. Iniciar sesión en la interfaz gráfica de usuario de la plataforma IBM Bluemix
(por ejemplo, la consola de la plataforma).
2. Las opciones de autenticación del dispositivo (es decir, clave de acceso,
token definido por el usuario, etc.) se pueden seleccionar en este paso.
3. Conectar el (los) dispositivo (s) con la plataforma IoT utilizando el protocolo
MQTT Utilizar las opciones de acceso decididas en el paso 2.
4. Después de una conexión correcta, el dispositivo puede enviar los datos a
la plataforma IoT conectada.
5. La plataforma IoT ahora puede recibir los datos y tomar medidas si los
datos están en formato JSON.
6. Los datos generados desde el dispositivo pueden ser visualizados y
analizados, o pueden ser enviados a la aplicación asociada para futuras acciones.
7. El dispositivo IoT enviará un mensaje al dispositivo en cuestión para
realizar la acción en el comando.
8. Se pueden tener reglas predefinidas para tomar acción sobre los datos del
dispositivo, por ejemplo, si un dispositivo está enviando los datos de temperatura,
la regla predefinida (es decir, si sobrepasa a un límite umbral) puede enviar de
nuevo la orden de control al dispositivo.
1.7.2. Visualización de Datos en IBM Watson IoT de Bluemix
Los datos recogidos de los dispositivos IoT se pueden visualizar utilizando la
aplicación de visualización incorporada en Bluemix.
El servicio Internet de Cosas de Bluemix permite crear gráficos en tiempo real
para visualizar los datos de los sensores.
El gráfico en tiempo real también se puede configurar para visualizar los
datos del sensor disponibles en un gráfico de barras.
22
Junto con el registro de diagnóstico, los códigos de error y los registros de
conexión. El servicio IoT en Bluemix también es información relacionada (un
dispositivo de conexión, eventos recientes, la información del sensor y el tiempo que
se recibe).
1.8. Node-RED
Node-RED es una herramienta de programación para conectar dispositivos de
hardware, API y servicios en línea de maneras nuevas e interesantes.
Node-RED proporciona un editor de flujo basado en navegador (figura 11)
que facilita el cableado de flujos utilizando la amplia gama de nodos en la paleta.
Los flujos se pueden implementar en el tiempo de ejecución con un solo clic [12].
Figura 11 Node-RED [13]
https://nodered.org/images/nr-image-1.png
Las funciones de JavaScript se pueden crear dentro del editor usando un
editor de texto enriquecido.
El tiempo de ejecución ligero se basa en Node.js, aprovechando al máximo
su modelo basado en eventos y sin bloqueo. Esto lo hace ideal para ejecutar en el
borde de la red en hardware de bajo costo como Raspberry Pi y en la nube.
Los flujos creados en Node-RED se almacenan usando JSON (figura 12),
que se puede importar y exportar fácilmente para compartir con otros.
23
Figura 12 Node-RED, JSON [14]
https://nodered.org/images/nr-image-3.png
La figura 13 muestra algunos de los flujos disponibles en línea que permite
compartir con la comunidad, así mismo es posible construir propios flujos para
aplicaciones específicas.
Figura 13 Nodos básicos de Node-RED
Fuente: https://nodered.org
24
1.9. Cloudant NO-SQL Database
IBM Cloudant NoSQL DB for Bluemix es una base de datos NoSQL como servicio
(DBaaS). Está creada desde la base para escalar globalmente, ejecutarse sin parar
y manejar una gran variedad de tipos de datos como JSON, texto completo y
geoespacial. Cloudant NoSQL DB es un almacén de datos operativos optimizado
para manejar lecturas y escrituras simultáneas y proporcionar alta disponibilidad y
durabilidad de datos.
Capítulo 2
Modulo Sensor de Energía basado
en Internet de las Cosas (MSE-IoT)
26
Capítulo 2: Modulo Sensor de Energía basado en Internet
de las Cosas (MSE-IoT)
En este trabajo se propone un sistema inteligente de energía que detecta los valores
actuales en tiempo real, calcula la potencia instantánea y carga los valores en la
nube utilizando el módulo Wi-Fi. El diagrama de bloques de este Sistema es el que
se como se muestra en la figura 14.
Figura 14 Esquema MSE-IoT
Fuente: Elaboración propia de acuerdo a datos mostrados en el diagrama a bloques
Los valores son detectados en tiempo real y se transmiten de forma
inalámbrica a la plataforma IBM Watson IoT a través de Internet.
27
2.1 NodeMCU
MSE-IoT utiliza como procesador principal el NodeMCU que es un kit de desarrollo
y firmware de código abierto, entre sus características principales se tiene:
Open-source (código abierto)
Interactivo
Programable
Bajo costo
Simple
Inteligente
WI-FI habilitado
Hardware IO similar a Arduino
La figura 15 muestra una imagen de la placa de desarrollo Node-MCU
Especificaciones:
Procesador ESP8266, de 32 bits a 80MHz o incluso 160MHz.
35K de IRAM.
80K de DRAM
Tensión de trabajo 3.3V.
Corriente de consumo 50mA aproximadamente aunque tiene picos de
más de 300mA.
Protocolo 802.11 b/g/n .
Wifi Direct (P2P) Soft-AP.
Lenguaje de programación “Lua”.
Stack TCP/IP.
Interface WIFI a 2.4 Ghz.
Pulsador para Flash.
Pulsador para Reset.
Figura 15 Node-MCU [25]
Fuente: http://www.nodemcu.com/index_en.html
28
Conector micro usb.
Pins GPIO (input-Output) y PWM de 0-12. [15]
2.1.1. ESP-12
El módulo WiFi ESP-12E es un desarrollo de Ai-thinker Team incluye un procesador
central ESP8266, en el módulo encapsula microprocesador Tensilica L106 de 32
bits y ultra bajo consumo de 32, así como modo corto de 16 bits. Soporte de
velocidad de reloj 80 MHz, 160 MHz, admite RTOS, Wi-Fi integrado MAC / BB / RF
/ PA / LNA, antena de a bordo.
El módulo admite el estándar IEEE802.11 b / g / n, completa la pila de
protocolos TCP / IP [16].
Figura 16 Diagrama a bloques del ESP8266 [17]
Fuente: https://electrosome.com/wp-content/uploads/2016/11/ESP8266EX-Block-Diagram.png
ESP8266 ofrece una solución de red WiFi completa e independiente; se
puede usar para alojar la aplicación o para descargar funciones de red WiFi de otro
procesador de aplicaciones. Cuando el ESP8266EX aloja una aplicación, se inicia
directamente desde un flash externo. Contiene un caché integrado para mejorar el
rendimiento del sistema en dichas aplicaciones, en la figura 16 se muestra el
diagrama a bloques del ESP8266.
29
Alternativamente, puede servir como un adaptador de WiFi. El acceso
inalámbrico a Internet se puede agregar a cualquier diseño basado en micro
controlador con conectividad simple (interfaz SPI / SDIO o I2C / UART).
2.2. Sensor de Corriente SCT-013-030
El SCT-013-030 es un sensor de corriente no invasivo que se sujeta alrededor de la
línea de suministro, puede medir hasta 30 amperes, permitiendo calcular la cantidad
de corriente que pasa a través de él. Puede ser útil para construir un monitor de
energía o para construir un dispositivo de protección de sobrecorriente para una
carga de CA. La figura 17 muestra una imagen de SCT-013-030.
Figura 17 Sensor SCT-013-030 [18]
Fuente: https://www.hobbyist.co.nz/sites/default/files/ux_a11051400ux0258_ux_c.jpg
Resistencia de carga
Un TC con "salida de corriente" debe usarse con una resistencia de carga.
La resistencia de carga completa o cierra el circuito secundario de TC. El valor de
carga se elige para proporcionar un voltaje proporcional a la corriente secundaria.
El valor de carga debe ser lo suficientemente bajo para evitar la saturación del
núcleo de TC.
Aislamiento
El circuito secundario está aislado galvánicamente del circuito primario. (Es
decir, no tiene contacto metálico)
30
En general, un TC nunca debe estar en circuito abierto una vez que está
conectado a un conductor portador de corriente. Un TC es potencialmente peligroso
si está en circuito abierto.
Si se abre el circuito con la corriente que fluye en el primario, el secundario
del transformador intentará continuar impulsando la corriente hacia lo que
efectivamente es una impedancia infinita. Esto producirá un voltaje alto y
potencialmente peligroso a través del secundario
Algunos TC tienen protección incorporada. Algunos tienen diodos Zener
protectores, como es el caso con el SCT-013-000 recomendado para su uso en este
proyecto. Si el TC es del tipo 'salida de voltaje', tiene una resistencia de carga
incorporada. Por lo tanto, no puede ser de circuito abierto.
2.2.1. Esquema de Montaje Sensor de Corriente
Para la interconexión de sensor de corriente SCT-013-030, hay que considerar que
el sensor produce un voltaje de corriente alterna, por lo que es necesario la
adaptación de este voltaje. Los procesadores solo pueden realizar mediciones de
voltajes entre 0 y el voltaje de alimentación (Vcc).
Los voltajes positivos y negativos que entrega el sensor pueden ser medidos
con convertidor analógico digital que hace uso de lecturas de modo diferencial tal
es el caso del ADS1115.
De igual manera debe considerarse el voltaje pico que es mayor al voltaje
promedio (Vrms). Esto con el fin de no superar el voltaje de alimentación del
convertidos analógico digital y producir un daño en el.
En el caso de los sensores con salida de ±1V RMS, la tensión de pico será
±1.414V, y la tensión pico a pico 2.828V.
31
2.3. Sensor de Voltaje
Para la medición de Voltaje fue utilizado en módulo FZ0430 (mostrado en la figura
18) que permite medir tensiones de hasta 25V.
Figura 18 Sensor FZ0430 [19]
Fuente: https://1.bp.blogspot.com/-YwLTtcWucQc/Wjgm5tpjKjI/AAAA
En realidad el FZ0430 es un simple divisor de tensión con resistencias de
30kOhm y 7.5kOhm (figura 19), lo que supone que la tensión percibida tras el
módulo sea de divida por un factor de 5 (7.5/(30+7.5))
Figura 19 Circuito Eléctrico Sensor FZ0430
Fuente: https://1.bp.blogspot.com
Por tanto, la tensión máxima que se puede medir es 25V para un procesador
de tensión de alimentación Vcc 5V, y 16.5V para un procesador de Vcc 3.3V. En
caso de emplear una carga de 25V, la corriente que atraviesa el divisor es de 0.7mA,
y las pérdidas del divisor 16.67mW.
2.4. Convertidor Analógico Digital ADS1115
El ADS1115 es un conversor analógico digital (ADC) externo que se conecta al
NodeMCU que solo dispone de un ADC de 10 bit de resolución, y dado que también
32
es necesario la medición del voltaje es requerido de al menos de dos ADC para
poder calcular la potencia real.
El ADS1115 proporciona 4 ADC de 16 bits, 15 para la medición y un último
para el signo. El ADS1115 se conecta por I2C, Dispone de 4 direcciones, que se
elige mediante la conexión del pin ADDRESS.
El interés de emplear un ADC como el ADS1115 es obtener una mayor
precisión, liberando carga al procesador. Además, en ciertas configuraciones, es
posible medir voltajes negativos.
El ADS1115 tiene dos modos de medición, single ended y diferencial. En el
modo single ended se dispone de cuatro canales de 15 bits. En el modo diferencial
se usa dos ADC para cada medición, por lo que el número de canales se reduce a
2, pero se tiene la ventaja de poder medir voltajes negativas y mayor inmunidad al
ruido.
También dispone de un modo comparador en el que el ADS1115 genera una
alerta por el pin ALERT cuando cualquiera de los canales supera un valor de umbral
que fijamos por código.
El ADS1115 incorpora un PGA que permite ajustar la ganancia desde 6.144V
a 0.256V. Esto permite obtener precisiones superiores cuando se mide voltajes
inferiores a 5V. Independientemente del PGA elegido la máxima tensión que
podemos medir será siempre la tensión de alimentación [20].
2.5. Diseño de Software
Para la implementación del software se hizo uso del IDE de Arduino como lenguaje
principal C++, así mismo de las siguientes librerías:
ESP8266WiFi.h, para el manejo del NodeMCU y propiedades WiFi
PubSubClient.h, necesaria para manejo de protocol MQTT y publicación
de datos en la nube.
SPI.h, para la conexión del ADC por medio del protocolo SPI
Adafruit_GFX.h, para el manejo de gráficos en el Display
Adafruit_ILI9341.h, para la operación del Display TFT
33
Wire.h, conexión I2C
Adafruit_ADS1015.h, operación del convertidor Analógico Digital
La figura 20 muestra el diagrama a bloques general de la operación del
módulo MSE-IoT.
Figura 20 Diagrama a Bloques MSE-IoT
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo al diagrama general de operación
Después de la inclusión de las librerías se definen los parámetros de
conexión a la red inalámbrica, así como los parámetros que identifican al módulo
que será conectado a la nube de IBM Bluemix. Si existe conexión a Internet se
obtiene el valor de Irms y Vrms, mediante el cálculo de las muestra tomadas en los
34
sensores de corriente y voltaje, con estos datos se calcula la potencia, estos tres
datos son desplegados en el display del módulo. Adicionalmente son enviados a la
nube de IBM Bluemix.
La figura 21 muestra el diagrama funcional, destacan funciones principales,
función para obtener lectura y calcular Irms, así como para el cálculo de Vrms, y
determinar la Potencia Real. Obteniendo los datos correspondientes, se verifica si
el cliente tiene conexión hacia la plataforma, en caso afirmativo envía la información
y esta queda registrada.
35
Figura 21 Diagrama Funcional
Fuente: Elaboración propia de acuerdo con la funcionalidad del sistema
36
Como ejemplo de obtencion de datos, en la figura 22 se muestra la funcion
getCorriente(), inicialmente se declaran variables, se determina un tiempo de
muestra de 1 seg., se toma lectura diferencial en el el ADC. De las diferentes
muestras obtedidas se hace el calculo de valor eficaz de la corriente Irms.
Figura 22 Función para obtener Irms
Fuente: Elabracion propia, de acuerdo a la función para la obtención de la corriente RMS
En la figura 23 se muestra el codigo de la funcion getCorriente(). Figura 24
parametos de conexión hacia la plataforma en la nube. Figura 25 payload que ser
enviado a la plataforma, conformado por el nombre del dispositvo, Irms, Vrms y
potencia
37
Figura 23 Código función Irms
Fuente: Captura de pantalla de codigo de la función Irms
Figura 24 Parámetros Conexión a IBM Bluemix
Fuente: Captura de pantalla de código conexión a plataforma
38
Figura 25 Formación Payload
Fuente: Captura de pantalla de codigo
Haciendo uso de Node-RED, se configuraron los bloques para lograr las
diferentes funcionalidades como, almacenamiento a base de datos, configuración
de alertas, envió de mensajes a Twitter y Correo Electrónico, así como de envió de
información a plataforma Emoncs, diagrama mostrado en la figura 26.
Figura 26 Diagrama Funcional IBM Bluemix [21]
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo a captura de pantalla de aplicacion en la nube
Capítulo 3
Pruebas
40
Capítulo 3: Pruebas
Para las pruebas y registro de mediciones se colocó un sensor de corriente a la
toma principal de la energía eléctrica de una casa habitación como se muestra en
la figura 27.
Figura 27 Conexión del sensor de corriente a la toma principal
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo a fotografía tomada del sensor de corriente en la toma principal
Figura 28 Prototipo MSE-IoT
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo a fotografía del prototipo
41
Así como un sensor de voltaje para con la corriente y el voltaje medidos poder
determinar el valor de la potencia real.
3.1. Medición de Corriente
Haciendo uso del sensor SCT-013-30 con salida de tensión ±1V RMS y resistencia
burden interna, junto con un ADC como el ADS1115 en modo diferencial, La figura
29 muestra el modo de conexión del sensor de corriente y el ADC, fueron utilizados
los puertos A0 y A1 los cuales se conecta al secundario del transformador de
corriente.
Ajustando la ganancia del ADS1115 a 2.048V estará dentro del rango de
±1.414V. En el caso de un sensor de 30A tendremos una precisión de 1.87mA.
Figura 29 Conexión para medición de corriente
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo al diagrama de conexión en el ADC para la medición de corriente
3.2. Medición de Voltaje
Para la medición de voltaje se utilizó el modulo sensor FZ0430 y fue necesario la
inclusión de un transformador para reducir la toma de 127 VAC a 12 VAC. La figura
30 muestra el esquema de conexión del sensor de voltaje y el ADC, también en este
caso se utilizan dos puertos de ADC para poder operar en modo diferencial.
42
Figura 30 Conexión para medición de voltaje
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo al diagrama de conexión en el ADC para la medición de voltaje
3.3. Selección del proveedor de la nube
Existen diferentes tipos de proveedores de servicios en la nube que van desde el
código abierto hasta los privados. Los proveedores de la nube que se consideraron
durante el proyecto fueron Microsoft Azure, AWS e IBM Bluemix, siendo este último
el utilizado para el proyecto.
Se eligió IBM Bluemix porque admite proyectos de código abierto para
Internet de las cosas. Por ejemplo Node-RED, que se utiliza para Internet de las
cosas.
3.3.1. IBM Bluemix (IBM Cloud)
IBM Bluemix es la solución de IBM para la nube. Bluemix es una plataforma como
una solución de servicio, así como infraestructura como servicio. En PaaS (Platform
as a Service), Bluemix es posible desarrollar, construir, probar, implementar,
ejecutar y administrar la aplicación en la nube. En IaaS (Infrastucture as a Service),
el hardware, el almacenamiento y la red se pueden administrar en la nube.
Bluemix admite la construcción de la aplicación utilizando una infraestructura
privada. Esto es posible solo cuando la capa de virtualización utilizada es Bluemix.
43
Existen varios tipos de capas de virtualización que se mantienen en la parte superior
de la infraestructura de Bluemix. Bluemix los admite y hace que las aplicaciones se
puedan implementar. Estos incluyen máquinas virtuales OpenStack y contenedores
Docker que son máquinas y Cloud Foundry.
Cloud Foundry se utilizó en este proyecto. Cloud Foundry es una plataforma
como servicio. Cloud foundry es un software de código abierto que permite a los
desarrolladores codificar en múltiples idiomas como Java, Node.js Go, PHP y Ruby
3.4. Crear la cuenta en Bluemix
La cuenta de Bluemix puede ser almacenada en el sitio web de Bluemix
www.ibm.com/Bluemix. Después de crear la cuenta en Bluemix, el siguiente paso
fue crear la aplicación a través de la plantilla de Bluemix. En general, una plantilla
repetitiva es una plantilla que incluye una aplicación, su entorno de tiempo de
ejecución asociado y servicios predefinidos para un dominio.
3.5. Internet de las cosas de IBM Bluemix
En el catálogo, se eligió el inicio de Internet of Things porque la aplicación se basa
en Internet of Things. Uno de los servicios en el estándar fue llamado base de datos
Cloudant NoSQL que es adecuado para la aplicación en el almacenamiento de los
datos en tiempo real de los sensores, en la figura 31 se aprecia la instancia de base
de datos creada.
44
Figura 31 Cuenta Cloudant NoSQL
Fuente: Captura de pantalla de la cuenta Cloudant NoSQL
La plataforma de Internet de las cosas, que es el centro de todas las cosas
en IBM IoT, fue uno de los servicios que se incluyeron en la repetición. Es donde se
puede hacer toda la configuración y administración de todos los dispositivos
conectados. En Internet of Things, la aplicación puede acceder a los datos en vivo
e históricos.
Otro servicio que estaba disponible en la plantilla era SDK para Node.js que
se utiliza para compilar la aplicación de JavaScript del lado del servidor.
3.6. Creando una aplicación
El nombre de la aplicación creada fue MSE-IoT. El nombre de host fue elegido
automáticamente por Bluemix después de completar el nombre de la aplicación (que
luego puede cambiarse). La Id. De organización también se configura
automáticamente cuando se crea la aplicación. La identificación de la organización
para este proyecto fue 1q15i6. El tipo de organización era Bluemix-free y fue elegido
porque ofrece varios servicios en comparación con otros. La ubicación geográfica
elegida fue US-SOUTH, debido a la cantidad de servicios disponibles en la región
45
en comparación con otras regiones. Tales parámetros son mostrados en la figura
32.
Figura 32 Aplicación MSE-IoT
Fuente: Captura de pantalla de la aplicación MSE-IoT en la plataforma de IBM Bluemix
La aplicación está construida usando Node-RED. Node-RED es un potente
editor visual de IBM utilizado para crear aplicaciones de IoT. Node-RED está
construido sobre Node.JS. A continuación muestra la aplicación lista para la edición
Node-RED, figura 33.
Figura 33 Aplicación en Node-RED
Fuente: Captura de pantalla de la aplicación en Node-RED
46
3.7. Registro del dispositivo
El dispositivo se agrega a IBM Watson IoT después de que se haya creado la
aplicación. Al crear el tipo de dispositivo, hay dos opciones: tipo de dispositivo y tipo
de puerta de enlace. Esta aplicación usa tipo de dispositivo. El siguiente paso es
proporcionar el nombre del dispositivo (para esta aplicación fue NodeMCU) y
proporcionar una descripción del dispositivo.
Cuando se haya creado el dispositivo, el siguiente paso es agregar el
dispositivo proporcionando la ID del dispositivo que es la dirección Mac de la
NodeMCU.
El siguiente paso es proporcionar una contraseña que sea un token entre el
dispositivo y Bluemix por razones de seguridad y para una conexión segura.
Después de proporcionar la información del dispositivo, el siguiente paso es copiar
la información del dispositivo al NodeMCU en la carpeta donde se encuentra la
aplicación. La información del dispositivo se copia en un archivo llamado configure.
properties. La Figura 34 a continuación muestra la información del dispositivo
después de haber sido creado y agregado a IBM Watson IoT.
Figura 34 Conexión del Dispositivo
Fuente: Captura de pantalla durante el registro del dispositivo
Capítulo 4
Resultados
48
Capítulo 4: Resultados
En este apartado se presentan los resultados de las pruebas realizadas, en primer
lugar se muestra el funcionamiento del módulo MSE-IoT con los resultados
desplegados en pantalla.
Se puede apreciar en la figura 35, los tres principales parámetros medidos,
Irms, Vrms y Potencia, así como la validación de que la información de estos
parámetros fue enviada a la plataforma de IBM Bluemix, en el caso se falla por no
conexión se despliega el mensaje de envió de datos fallido.
Figura 35 Datos en Pantalla
Fuente: Elaboracion propia, fotografía del sistema en operación
Con la conexión del dispositivo a la plataforma de IBM Bluemix, se crearon
paneles para la visualización en tiempo real de los valores de Irms, Vrms y Potencia,
se obtuvo grafica de consumo de Irms observándose las variaciones del nivel
cuando se conectaban diferentes equipos eléctricos (lavadora, microondas, etc.) a
la toma eléctrica, en la figura 36 se muestran los resultados de estas pruebas.
Con el registro en tiempo real y durante varios días, en la figura 37 se muestra
el monitorea a la base de datos donde fueron almacenados los documentos en
formato JSON que contiene los valores de medición así como la identificación del
dispositivo y la fecha y hora de registro (figura 38).
49
Figura 36 Visualización de Datos en IBM Bluemix
Fuente: Captura de pantalla para la visualización de datos en la plataforma IBM Bluemix
Figura 37 Registro en Base de Datos
Fuente: Captura de pantalla del registro de eventos en base de datos
50
Figura 38 Formato de Información en JSON
Fuente: Captura de pantalla del tipo de información en formato JSON
También fue posible el reenvió de información desde IBM-Bluemix hacia la
plataforma Emoncms que es una aplicación web de código abierto para procesar,
registrar y visualizar energía, temperatura y otros datos ambientales, es parte del
proyecto OpenEnergyMonitor, la figura 39 y 40 muestra los datos obtenidos, donde
se puede puedes tener inferencias por parte del usuario a partir de los datos visuales
mostrados se detecta el funcionamiento de un aparato eléctrico con comportamiento
cíclico de carga, asi patrones de comportamiento del consumo energético, cuando
se encuentran personas en casa, y el comportamiento los fines de semana
51
Figura 39 Información en plataforma Emoncms
Fuente: Captura de Pantalla de la visualización de la información en la plataforma Emoncms
Figura 40 Consumo Energético
Fuente: Captura de pantalla del cosumo energético en plataforma Emoncm
52
Se configuro el envio de alertas de hacia correo electronico y Twitter
estableciendo niveles de bajo voltaje y alta corriente, en la figura 41 se aprecia el
correo recibido cuando el voltaje de alimentacion cae a cero, cabe hacer mencion
que esta caida en delieverada con el fin validar la recepcion de alertas.
Figura 41 Envió de alertas a correo electrónico
Fuente: Captura de pantalla de aplicación de correo electrónico
Figura 42 Envió de alertas a Twitter
Fuente: Captura de pantalla de aplicación Twitter recibiendo alertas
Conclusiones
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Conclusiones
Se pudo hacer uso de una plataforma de IoT en la nube, para el monitoreo y análisis
de energía, sin que representara un costo económico, pudiéndose tener hasta un 1
GB de almacenamiento en base de datos, con un registro de hasta 20 documentos
por seg.
Se incorpora plataformas Cloud, las soluciones ofrecidas en el mercado
ofrecen sistemas web propietarios, así mismo fue posible incorporar a otras
plataformas de monitoreo energético (Emoncms) y servicios tales como correo
electrónico y redes sociales (Twitter).
Las plataformas en la nube presenta ventajas competitivas, incorpora
servicios para Análisis de Datos, Aprendizaje Automático, así como incorporación a
otros servicios (correo electrónico, redes sociales, big data...)
Se tienes inferencias por parte del usuario a partir de los datos visuales
mostrados y así como de alertas.
Se detecta el funcionamiento de aparatos eléctricos con comportamiento
cíclico de carga.
Se detectan patrones de comportamiento del consumo energético, cuando
se encuentran personas en casa, así como el comportamiento los fines de semana.
54
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Anexos
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Anexos
Anexo I Diagramas Eléctricos
Figura 43 Diagrama Eléctrico modulo Procesador y Display
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo al diagrama electrico
Figura 44 Diagrama eléctrico módulo de potencia
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo al diagrama electrico
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Figura 45 Modulo de Procesador y Display
Fuente: Elaboracion propia de acuerdo al PCB del Modulo principal
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Anexo II PCB’s (circuitos impresos)
Figura 46 PCB modulo Procesador y display
Fuente: Elaboracion propia del PCB del modulo de Procesador y display
Figura 47 PCB Modulo de Potencia
Fuente: Elaboracion propia del PCB del modulo de potencia
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Anexo III Diagramas NodeMCU
Figura 48 Diagrama a bloques NodeMCU [22]
Fuente: https://cdn.instructables.com/FOG/POMF/IKLFPR1Q/FOGPOMFIKLFPR1Q.LARGE.jpg?auto=webp&width=651
Figura 49 Asignación de pines Node-MCU [23]
Fuente: http://www.esploradores.com/wp-content/uploads/2016/08/PINOUT-NodeMCU-1_1.8.png
